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蒋宁拟任马上消金总经理,人机协同重塑消金格局?

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来源:零壹财经


消费金融行业迎来一则颇具深意的人事调整。

马上消费金融股份有限公司(下称“马上消费”)董事会决议,原常务副总经理蒋宁拟任总经理,原总经理郭剑霓因达退休年龄荣休。这次高管换届,可以管窥行业变局及机构应对。

中国消费金融行业正经历从“增量狂奔”到“存量深耕”的重要转身。

央行数据显示,截至2026年一季度末,不含个人住房贷款的消费性贷款余额为20.97万亿元,同比下降0.2%,一季度减少2010亿元。截至2026年4月末,全国个人短期消费贷款余额约8.81万亿元,较2025年末减少约6800亿元,降幅达7.2%。2026年前四个月,住户短期贷款累计减少6102亿元,收缩态势进一步加剧。

截至2025年末,31家消费金融机构总资产规模合计约为1.49万亿元,同比增长7.97%,增速逐步放缓(2023为36.67%,2024年为14.58%)。

在这片存量博弈的战场上,有机构“缩表增利”,也有机构“增收不增利”,都在探寻转型模式。

在这样的背景下,蒋宁——一位拥有逾20年互联网架构与金融科技经验的复合型管理者走到台前。

蒋宁兼具深厚技术背景、业务经营、运营能力以及合规与消保治理经验,是典型的复合型管理者。本次人事调整,传递出马上消费持续深耕数智化、稳步推进“人机协同”发展的战略导向。

01

从“规模扩张”到“存量博弈”

2025年,持牌消费金融行业整体告别高速扩张,步入稳健经营和高质量经营的新阶段。头部梯队已从“拼增速”转向“拼质量”,腰部尾部重新排位,粗放发展的弊端集中暴露。

驱动行业变局的深层力量来自政策和市场的双重挤压。

2025年4月“助贷新规”发布后,“收缩效应”在2025年下半年全面显现。与此同时,综合利率被压降至24%司法保护上限,部分场景甚至面临20%的综合成本要求,客群定位和经营模式也许进行相应调整和转型。

马上消费2025年的业绩,恰如一面棱镜,折射出行业正在进入转型期。

规模端,公司从稳健经营角度主动压降:总资产581.01亿元,同比减少11.38%;发放贷款及垫款458.66亿元,同比减少14.53%。盈利端,净利润同比虽然下降15.65%,但公司的拨备覆盖率确进一步提升。同时公司的净资产以及资本充足率也都得到了进一步的提升。

但拆解财报细节,战略转型的信号同样鲜明。

收入结构正在发生深层变化:利息净收入占比持续下降,手续费及佣金净收入57.2亿元,同比增长5.93%,占总营收比重升至37%。其中“用户服务费收入及其他”达60.25亿元,同比大幅增长35.97%——这标志着公司正从依赖息差的传统放贷模式,向以服务和科技驱动的综合金融模式转型。

更值得关注的是主动调整的力度。公司收紧风控政策,加强存量客群经营、大幅压缩风险较高客群,优先筛选资质较好的客户。市场推广费同比下降32.75%,也在印证从“烧钱获客”到“精耕存量”的策略切换。

马上消费董事长赵国庆表示:“过去一年,我们主动适应行业和宏观环境变化,坚持稳中求进,将更多资源投入到科技研发、消保合规、风控能力和自主经营能力建设上,夯实高质量发展基础。”[1]

02

蒋宁其人

蒋宁拥有逾20年互联网架构与金融科技从业经验,早年曾主导设计互联网金融领域的在线交易系统及核心金融交易系统,支撑了大规模高并发交易。2016年加入马上消费后,他历任副总经理兼首席信息官、常务副总经理,完整经历了公司从0到1的自研技术体系建设。

在马上消费的近十年间,他带领技术研发团队搭建起从贷前、贷中到贷后的全链路自研数智化体系,帮助公司确立了以科技驱动经营的特色发展模式。其团队累计申请发明专利超过3000件,推动公司先后获得国家高新技术企业、国家企业技术中心及国家级博士后科研工作站等重要资质。

在2025年9月的智博会上,蒋宁系统阐述了他的技术哲学:“金融行业天生拥有人工智能的基因。”他将人机协同划分为L1到L5五个阶段,指出当前行业正从L3向L4阶段跨越,”关键突破在于大模型技术使机器能够自主理解并响应用户需求”。 [2]

他认为,企业普遍面临“不缺资源,但缺体系”的困局,马上消费的解法是构建四大核心体系:洞察平台、大模型智能体开发平台、基础智能化能力平台,以及人机协同平台。

技术愿景之外,蒋宁同样展现出对行业治理的务实思考。

在2025消费金融生态大会上,他针对黑灰产治理的三大难题——系统监管难度增大、虚假信息辨别困难、溯源治理效果难以持久——提出了系统的解决方案和治理体系,将大模型技术引入黑灰产治理实战,综合运用自研“天镜”大模型、定制化小模型与精细化微调技术,实现毫秒级风险预警拦截与欺诈申请快速阻断。

03

“天镜”进化论

在数字金融深化至AI金融时代后,马上消费在技术上一条比较显著的主线是“天镜”大模型的持续进化。

2023年,马上消费发布全国首个零售金融领域大模型“天镜”;2025年6月,迭代至3.0版本。蒋宁在发布会上表示,“天镜”3.0的核心突破在于”开启了从个体智慧到群体智慧的系统性跃迁”。

与以往模型不同,它不再仅依赖逻辑学习,而是深入挖掘企业中散落的隐性经验——将非结构化数据转化为大模型可理解的结构化知识,实现对个体最佳实践的系统性萃取。

蒋宁强调:“‘天镜’3.0不仅仅是技术上的升级,更是马上消费对金融大模型从工具升级为决策平台、推动人机协同模式的一次系统性突破。”

业务数据印证了技术升级的实效。

截至2025年底,天镜大模型意图理解准确率达93%,自动化审批率与智能客服自助办结率均超90%,年度智能客服交互量超7700万次,客户满意度超97%。公司已构建超1000个核心科技系统,APP自主获客占比超78%,自主风控覆盖率100%。这些技术成果在获客、风控、运营、消保全链条中形成了可量化的商业价值。

在生态延伸层面,马上消费以天镜为基础,依托多模态AI搭建全真数字服务体系,在客服交互、金融科普、便民服务等场景打造沉浸式服务体验。

在技术向善领域,“富慧养”智慧养殖项目已覆盖重庆23个区县及贵州等地,累计带动就业及临时用工超6000人,帮助农户增收近7000万元。智慧养老情感陪护机器人“裴裴”已落地重庆市第一社会福利院。

“数智化和智能化的落脚点是服务。马上消费作为一家持有消费金融牌照的金融机构,数智化的使命是让金融服务更具普惠性。”蒋宁多次在内部表示。

04

人机协同重构格局

如果说消费金融的上半场靠的是牌照红利和流量红利,那么下半场的核心驱动力将来自技术红利。

下半场,消金竞争的关键不再是“谁跑得快”,而是“谁做得精”——谁能以更低的成本获客、更高的效率运营、更准的模型风控、更深的黏性留客,谁才能在存量博弈中胜出。而这些能力的底层支撑,正是AI与数据驱动的数智化体系。

蒋宁在智博会上提出的四大核心体系,对应了这一竞争逻辑:洞察平台激活企业约70%的“沉睡”数据,将海量异构数据变成AI-Ready的决策燃料;大模型应用开发平台实现端到端响应控制在2秒以内;基础智能平台确保金融业务高精度执行;人机协作平台实现从“人主机器辅”到“机器主人辅”的范式转变。

蒋宁认为,人机协同正以体系化协作,定义金融智能新范式。马上消费通过构建洞察平台、大模型应用开发平台、基础智能平台和人机协同平台,打通从数据洞察到智能执行的闭环,让AI“能跑、能用、能进化”。该方案致力于唤醒企业沉睡的数据资产,将大模型能力工程化为可复用的智能体,并无缝嵌入工作流。[3]

蒋宁的上任,意味着马上消费将这一判断付诸最高管理层的组织保障。这不仅是个人职位的升迁,更标志着技术从“支撑部门”走向“决策中枢”,代表着消费金融行业公司治理逻辑的深层演化。

在行业“规模换生存”成为无奈之选的当下,马上消费和它的新任总经理选择了另一条路——用技术换效率,用效率换未来。在市场推广费用下降的同时,马上消金的研发投入依然在增长。

这或许就是“人机协同重塑消金格局”的真正含义:不是机器取代人,而是让技术成为人的能力的倍增器,在人机共生的新范式中,重新定义消费金融的效率和边界。

05

建设新护城河

除技术与商业的深度融合之外,马上消费也在更高维度上布局了护城河——通过参与乃至主导行业标准制定,抢占规则话语权。

在标准建设方面,公司牵头起草的ISO国际标准《信息技术 生物特征识别深度伪造攻击检测 测试与报告》近日获批立项,成为全球生物特征识别深度伪造检测领域首个系统化的测试与报告框架。同时牵头编制IEEE P3826《金融大语言模型技术要求标准》,这是我国在金融大模型技术领域主导编制的首个IEEE国际标准。截至目前,公司累计参与国际及国家标准超过150项。

在产学研生态方面,公司与中科院、南开大学、华中科技大学等22所高校及科研院所共建联合实验室,参与建设全国首批、重庆唯一的国家应用数学中心。2025年7月,与西南政法大学签署战略合作协议,聚焦金融安全、数据合规与科技伦理等前沿领域。

人才厚度构成这一切的底座。公司科技人才占比达75%。核心团队100%由“金融+科技”复合型人才组成,与全国200多家高校建立就业协作。

在高端人才方面,公司已引进培育中组部“万人计划”人才2人、全国五一劳动奖章1人、重庆市“英才计划”人才3人(团队)、“鸿雁计划”人才63名,形成了管理干部、科技骨干、青年后备人才梯次配置的队伍格局。

在行业从规模驱动转向技术驱动的转折点上,这种“标准+人才+生态”的复合壁垒,构成了远比短期业绩更难复制的竞争筹码。

参考资料:

[1] 两江新区官网,《马上消费发布2025年业绩数据 全年营收超155亿元》

[2] 消费日报,《直击智博会 | 马上消费蒋宁:人机协同为企业带来决定性机遇》

[3] 21世纪经济报道,《马上消费:人机协同带来决定性机遇》

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